# Izvēlieties modeli pēc pierādījumiem

Taiga Learning · Darblapa
https://taiga.training/lv/lessons/evaluate-models/

Izmantojiet izdomātu vai apstiprinātu informāciju. Neievietojiet slepenos datus šajā darblapā.

## Mācību mērķi
- Izveidojiet nelielu novērtēšanas kopu no īstiem uzdevumu veidiem.
- Atdaliet modeļa kvalitāti no rīku un konteksta ietekmes.
- Reģistrējiet nosacījumus, kas prasa jaunu novērtējumu.

## Uzdevums
Izveidojiet novērtēšanas lapu trim uzdevumu veidiem: zināms defekts, neliela funkcija un repozitorija skaidrojums. Definējiet pieņemšanas kritērijus pirms modeļu salīdzināšanas. Katram uzdevumam iekļaujiet vienu kļūmes gadījumu. Reģistrējiet modeļa versiju, kontekstu, rīku tiesības, mēģinājumus, izmaksas un pārskatīšanas darbu.

## Jūsu atbilde
- Scenārijs un tvērums:
- Pieņēmumi un atvērtie jautājumi:
- Piedāvātā atbilde vai lēmums ar pamatojumu:

## Pārbaudiet savu atbildi
| Apgalvojums vai kritērijs | Pierādījums vai tests | Rezultāts vai trūkums | Atbildīgais |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Nākamā darbība
- Darbība, atbildīgais un datums:
- Kad pārskatīsiet šo atbildi?

## Saglabājamais princips
Izvēlieties modeli noteiktam uzdevumam un videi. Pārbaudiet lēmumu no jauna, kad mainās modelis, rīki vai prasības.

## Avoti
- [NIST: Generative AI Profile](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)
- [METR: Developer productivity study methodology](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)

Šī darblapa atbalsta mācīšanos. Tās aizpildīšana pati par sevi neatļauj izmaiņu produkcijas vidē.